蘑菇毒性预测训练数据集MushroomToxicityPredictionTrainingDataset-intelligentkunnath
数据来源：互联网公开数据
标签：蘑菇, 毒性, 分类, 机器学习, 生物学, 数据分析, 蘑菇识别, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开蘑菇数据集，记录了蘑菇的多种形态学特征及其毒性标签，用于训练蘑菇毒性预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常代表多种蘑菇种类。
数据维度：数据集包含多个特征，如capshape（帽形）、capcolor（帽颜色）、bruises（是否有擦伤）、stalkcolorabovering（环上茎颜色）、stalkcolorbelowring（环下茎颜色）、population（种群）、Id（蘑菇ID）和poisonous（毒性，0表示无毒，1表示有毒）。
数据格式：CSV格式，文件名为7431_mushroom_competition_train_datacsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的蘑菇数据集，已进行数据清洗和特征处理。
该数据集适合用于蘑菇毒性预测、分类和生物信息学研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物学、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如毒性预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：可用于开发蘑菇识别应用、风险评估系统，为食用菌安全提供数据支持。
决策支持：支持食品安全监管部门进行风险评估，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解分类问题和特征工程。
此数据集特别适合用于构建蘑菇毒性预测模型，帮助用户识别有毒蘑菇，从而降低食用风险。
